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bi理论背景权威发布_bi理论广告案例(2024年11月精准访谈)

内容来源：蜂巢动画所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

bi理论背景

𐟓ˆ 数据分析学习指南：别走错路！ 𐟔堦œ€近有不少朋友问我，如何从零开始学习数据分析并成功转行。今天，我想分享一些经验，希望能帮到那些和我一样迷茫过的朋友们。 𐟓š 我的背景是行政管理，纯文科出身，所以转行做数据分析师真的算是跨度大到天际。刚开始我也尝试过自学，但因为自制力和学习能力的不足，最终还是选择了系统报班学习。经过三个多月的努力，我终于找到了适合自己的学习路线，踩了不少坑，但也积累了不少经验。 𐟓 数据分析的学习顺序非常重要。如果一开始就学习过于复杂的知识，不仅不利于知识体系的建立，还可能让你心态崩溃，难以坚持。以下是我总结的学习顺序：统计学𐟓ˆ 统计学是数据分析的理论基础。很多小伙伴可能和我一样，理论学习时容易忘记。我的建议是用Python编程语言将统计学知识编写一遍，这样既能练习Python，又能巩固统计学知识。 Excel𐟓Š 作为数据分析师，Excel是必备工具。它能快速处理数据，灵活便捷。特别是Excel的数据透视表功能，非常强大，可以快速选取所需元素进行分析。可视化𐟎芥﨧†化部分可以选择主流的可视化工具，比如Tableau和Power BI。先专注于学习其中一款，等熟悉后再上手其他工具，这样会更容易。 SQL𐟒𛊓QL语言是数据分析师的必备能力，相对简单。可以先掌握查询语句，这样基本的数据查询就掌握了。建议在学习过程中跟着实操案例操作，这样效果会更好。 Python𐟐 Python是目前最主要的数据分析编程语言，简单易懂，适合小白入门。Python的Numpy和Pandas两个包是数据处理和数据分析的核心。数据分析思维𐟧 数据分析的基本步骤包括：提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据分析和数据可视化。这些步骤都需要数据分析思维。将理论和实际结合起来，随着工作经验的积累，你对业务的理解会越来越深入。 𐟛᯸ 转行数据分析并不是一件简单的事，但如果你下定决心，一定要系统性地学习。无论是自学还是报班，都要找到适合自己的路径，坚持下去！ 𐟌Ÿ 数据分析学习需要规划，希望这些建议能帮到你，祝你早日成为数据分析师！

如何快速掌握数据分析技能？作为一个会计专业的毕业生，我曾经对互联网行业一窍不通。然而，通过学习数据分析，我成功进入了某知名互联网公司，担任数据分析师的职位。今天，我想分享一些学习方法，帮助你们也能顺利进入数据分析领域。一、Excel（1-2周，必看！）𐟓Š 推荐资源：王佩丰老师的《Excel 基础教程 24讲》戴师兄的《Excel 2.0版》 Excel是数据分析的必备工具之一，可以进行数据导入、处理、清洗、分析和可视化等操作。掌握Excel是入门的第一步。二、统计学（1-2周，抓住核心！）𐟓ˆ 推荐书籍：《深入浅出统计学》视频教程：戴师兄的《系统认识数据分析》统计学是理解数据不确定性的基础，学会利用不确定性创造价值，是数据分析的理论支撑。三、SQL（1-2周，重要技能！）𐟓‘ 视频教程： mysql基础+高级教程书籍推荐：《SQL进阶教程》 SQL是结构化查询语言，用于数据库管理和查询，对数据提取和基本操作非常实用。四、Python（1周左右，灵活应用！）𐟐 视频教程：孙兴华老师的《Python分析三部曲》孙兴华老师的《跟着孙兴华学习Python基础》 Python是通用编程语言，在数据科学领域应用广泛，拥有众多强大库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn。五、BI（2-3周，助力提升！）𐟓Š 视频教程：戴师兄的《Tableau可视化与仪表盘搭建》孙兴华老师的《Power BI基础》除了Excel，掌握一款数据分析工具也是必不可少的。六、业务知识（1周左右，深度理解！）𐟓š 推荐书籍：《深入浅出数据分析》《精益数据分析》业务知识是数据分析的核心，理解业务需求和背景能帮助你更好地分析数据。温馨提示：动手实践、多做笔记，是学习数据分析的关键。只有这样，才能事半功倍。祝愿每一位正在学习数据分析的同学早日成功上岸，找到满意的工作！

计算机专业毕业生的5个高薪职业方向很多人认为学计算机只能做程序员，其实不然。计算机专业衍生出许多其他类型的岗位，不需要写太多代码，非常适合女生，男生也有更广阔的选择范围。今天为大家分享几个计算机专业的就业方向，供各位同学参考 𐟑‡ 𐟓Š 数据分析就业前景：随着大数据技术的发展，企业和组织需要从海量数据中提取有价值的信息来制定战略和决策。薪资待遇：8000-30000元不等技能要求：业务知识和业务流程可视化工具：Tableau、Power BI 分析工具：Excel、SQL、Python等理论基础：统计学知识 𐟛᯸ 网络安全工程师就业前景：市场需求量大，物联网和5G的普及将进一步增加网络安全岗位的需求。薪资待遇：6000-35000元不等技能要求：高级网络技术：OSPF路由协议、ISIS中间系统、BGP路由协议等渗透测试技术：业务逻辑漏洞 Web安全网络基础：Windows Server服务器、企业组网 ☁️ 云计算工程师就业前景：随着企业和组织将业务迁移到公共或私有云中，云计算成为未来计算机领域的重要方向。薪资待遇：7000-40000元不等技能要求：数据库运维管理企业级云架构管理 Linux基础和运维自动化网络基础 𐟤– 人工智能工程师就业前景：未来十年中，人工智能技术的快速进步将大幅增加对人工智能工程师的需求。薪资待遇：10000-60000元不等技能要求：编程语言：至少掌握一门，如Python、Java、C++等数据结构与算法：掌握一些常见的深度学习：了解常见的深度学习框架机器学习：了解常见的机器学习算法 𐟔’ 数据库管理员就业前景：在大数据与云计算的时代背景下，数据库管理员是确保数据安全与高效运行的守护者。他们负责数据库的维护、优化与安全防护。薪资待遇：8000-25000元不等技能要求：数据库管理系统数据安全与备份策略性能调优与监控脚本编写与自动化这些岗位不仅薪资可观，而且适合各种类型的计算机专业毕业生。希望这些信息能帮助大家找到适合自己的职业方向！

数据分析入门指南：从零开始到上岸大家都知道，理论和实际是有差距的，但无论如何，必备的技能还是不能少！数据分析也是一样，下面我分享一些从零开始到上岸的方法。 𐟔堦ŽŒ握Excel Excel是数据分析的必备技能，非常方便快捷。我推荐大家可以看《我最想要的Excel数据分析书》，视频的话，刘伟的Excel基础大全很不错。 𐟔堂I工具实战除了Excel，BI工具也是必不可少的。学会使用BI工具可以让你的数据分析更上一层楼。推荐大家看孙兴华的《Power BI函数》和戴师兄的《Tableau可视化与仪表盘搭建》。 𐟔堓QL数据库 SQL是数据库管理和查询的神器。学会提取数据和进行基本操作，对你的分析有很大帮助。可以看看《SQL基础教程》和《SQL进阶教程》，视频的话，孙兴华的《mysql基础+高级教程》也不错。 𐟔堐ython实战 Python是通用编程语言，在数据科学领域不可或缺。NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等库让数据处理、分析、可视化和机器学习变得简单。推荐大家看孙兴华的《Python分析三部曲》和《跟着孙兴华学习Python基础》。 𐟌ˆ 我的一些感悟数据分析师的入门门槛并不高，但现实是残酷的。大多数数据分析师在公司中都是工具人，每天不断取数据、做表格、发日报，并没有太多机会大展拳脚。后来我意识到这样下去不行，开始加强自己的业务能力和业务思维，增强在数据分析这条路上的核心竞争力。现在我觉得理解业务比掌握工具更重要。所以，建议大家花时间深入了解你所在行业的业务流程、关键指标和痛点问题，这比单纯磨练技术要重要得多。希望想转数据分析的学弟学妹们都能上岸，拿到自己满意的offer。虽然你刚开始可能会陷入低谷，觉得找不到好的公司，但我一度觉得，小公司里出来也不错，就当积累经验，然后跳槽，就像升级打怪似的。所以不要抱怨一时的失意，等待你的还指不定是泼天富贵𐟘„

普通大专生如何自学数据分析技能？想要从零开始学习数据分析技能？作为普通大专生，你需要掌握一些基础知识和工具，以下是一些实用的建议： 𐟓š 学习数学和统计学基础：数据分析师需要具备一定的数学和统计学知识，如概率论、线性代数、微积分、假设检验和回归分析等。这些知识将为你后续的学习打下坚实的基础。 𐟒𛠦ŽŒ握计算机科学基础：编程语言、数据结构和算法是数据分析师的必备技能。通过学习Python、R、SQL等语言，你将能够更高效地处理和分析数据。 𐟛 ️ 掌握数据分析工具：熟悉并掌握一些常用的数据分析工具，如Tableau、Power BI等，将有助于你更好地可视化数据并提取有价值的信息。 𐟓– 参加在线课程：利用Coursera、Udemy、DataCamp等在线平台，你可以找到丰富的数据分析课程，从基础到进阶，逐步提升自己的技能。 𐟏† 实践练习：理论学习之余，不要忘记通过实践来提升自己的能力。参加数据分析竞赛、完成实际项目，都是锻炼自己数据分析能力的绝佳方式。 𐟌Ÿ 总结：学习数据分析需要你有一定的基础知识和技能，但只要你对数据分析充满热情，并愿意投入时间和努力，这个领域将为你提供无限的可能性和机会。

商务智能BI数据分析全解析 𐟓Š 一、BI数据分析的价值通过BI数据分析，企业可以获取内外部的丰富数据，进行整合、分析和展示。这不仅有助于优化资源配置，提升经营效率，还能在市场趋势预测、风险评估和客户洞察等方面提供有力支持。 𐟔 二、BI数据分析的流程 BI数据分析的流程包括：数据准备、数据建模、数据分析、数据可视化和报告生成与共享。每个步骤都至关重要，共同构成了完整的数据分析体系。 𐟓ˆ 三、BI数据分析的定义商务智能数据分析（BI）是一套综合性的技术与工具体系，旨在通过采集、整合、分析与展示企业内外的大量数据，为企业管理层和决策者提供准确、实时、全面的决策依据。 𐟎››、如何用BI进行数据分析通过BI工具，企业可以轻松地进行数据准备、建模、分析和可视化，最终生成报告并与团队共享。这些步骤共同构成了BI数据分析的全过程。 𐟓š 五、培训信息中培IT学院将于10月14-15日在成都举办BI大数据分析、模型、技巧高级实战培训。资深讲师将采用理论+实战+案例贯穿的教学模式，帮助学员掌握全面的商务BI分析方法与技巧。

2024数据分析，从零实战！数据分析是一个不断学习和实践的过程，2024年依然不晚。以下是一些关键的学习步骤，帮助你从零开始掌握数据分析的精髓。 𐟓Š 统计学基础（约一周，时间自由安排）观看视频：小破站可汗统计学阅读书籍：《极简统计学》《深入浅出统计学》统计学的基础包括描述性统计和各类图表，深入学习需要了解线性回归、贝叶斯和假设检验等。逐步学习，你会逐渐掌握。 𐟒𛠅xcel技能（1到2周，重点）观看视频：刘伟 Excel 基础大全阅读书籍：《我最想要的Excel数据分析书》 Excel是数据分析师必备的工具，掌握熟练可以快速处理数据。 𐟓š SQL语言（1到2周，重点学习）阅读书籍：《SQL 必知必会》练习：SQL50题 SQL语言是每一个数据分析师必备的能力，相对简单，先掌握查询语句。 𐟎蠂I可视化工具（1周时间）观看视频：Tableau教程除了Excel，BI可视化工具也是数据分析的重要技能，选择一个主流工具学习即可。 𐟒ᠦ•𐦍†析思路（持之以恒，长期）数据分析重在实践，能实实在在跑出数据，分析才有意义。光学理论工具意义不大，反而会陷入形而上学的无用循环。以上学习路线适合有自学能力的朋友们。如果你觉得自己自制力不行或者找不到项目，建议系统学习，有老师带着会更好，进步速度和学习周期都会提升，最后还有就业服务帮你找工作。

转行数据分析必学6大技能，轻松上手！嘿，朋友们！曾经我也是一名护士，但通过不懈努力，我成功转行成为了数据分析师。今天，我想分享一些经验，希望能帮到那些也想进入数据分析领域的你们！ 𐟌Ÿ 第一步：Excel基础（1-2周，非常关键！）推荐学习资源：李奇老师的《Excel微软Mvp》 Excel是我们的入门工具，掌握它就能进行数据处理、清洗、分析和可视化。它是我们必备的武器！ 𐟚€ 第二步：统计学（1-2周，不容忽视！）推荐学习资源：《深入浅出统计学》统计学是理解不确定性和数据分析的基础。掌握这个理论框架，我们能更好地分析数据！ 𐟒𛠧쬤𘉦�𜚂I工具（2-3周，务必学会！）推荐学习资源：孙兴华的《Power BI基础》和《Power BI函数》，戴师兄的《Tableau可视化与仪表盘搭建》除了Excel，我们还需要掌握一些强大的BI工具，来展示我们的数据分析成果！ 𐟔砧쬥››步：SQL（1-2周，数据操作必备！）推荐学习资源：《mysql基础+高级教程》和《SQL基础教程》/《SQL进阶教程》 SQL是用于数据库管理和数据查询的语言，对于数据提取和基本操作非常有用，务必掌握！ 𐟒ᠧ쬤𚔦�𜚐ython（1周左右，数据分析神器！）推荐学习资源：孙兴华的《Python分析三部曲》和《跟着孙兴华学习Python基础》 Python是数据分析领域的瑰宝，有许多强大的库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn，用于数据处理、分析、可视化和机器学习等任务。 𐟓Š 第六步：业务知识（1周左右，洞悉商业！）推荐学习资源：《CDA商业策略分析》和《CDA精益数据分析》了解业务知识，可以更好地将数据分析应用于实际业务场景，实现更大的价值！ ☀ 最后，记住两个要点：动手操作和多做笔记，这是成功学习数据分析的秘诀！☀

两因子模型与双因子模型的区别在阅读量表相关文献时，经常可以看到一些文章将原有维度与双因子模型进行拟合比较，以确定哪个模型更优。𐟓Š 双因子模型（bi-factor model）源于斯皮尔曼的智力二因素理论。斯皮尔曼通过因素分析发现，存在一个与各类工作都相关的普通智力因素（G），以及特定领域的智力因素（S）。𐟧 例如，有些人数学成绩好而语文成绩差，而另一些人则相反。斯皮尔曼认为，这些差异或特长提示了特殊智力因素（S）的存在。因此，他提出了智力结构的“二因素说”，即‘G’因素（一般因素）和‘S’因素（特殊因素）。双因子模型假设，除了量表原有维度对应的题项外，可能存在一个因子对所有题项都产生影响。在这个模型中，原有维度被称为“特殊因子”，而新提出的因子则被称为“全局因子”。𐟌 然而，由于“双因子模型”中的“双”在语境下与“二”“两”同义，导致一些研究者在使用“两因子模型（two-factor model）”时，误称其为“双因子模型”。这从概念上就造成了混淆。𐟘• 此外，双因子模型在评估量表是否具有共同方法偏差时也非常有用。常用的方法是Harman单因子法，但越来越多的研究开始使用双因子法来评估共同方法偏差。𐟔 总的来说，了解两因子模型与双因子模型的区别对于正确理解和应用这些模型至关重要。

挪威商学院金融学PhD申请全攻略如果你对金融学感兴趣，那么BI挪威商学院绝对是一个值得考虑的地方。作为挪威最大的商学院，它不仅在学术上有着卓越的成就，还拥有AACSB、EQUIS和AMBA三大认证，简直是商学院的“黄金标准”。课程亮点 𐟎“ 这里的金融学PhD课程涵盖了高级微观经济学、数据统计、高级宏观经济学、资产定价理论、公司财务理论、实证资产定价、伦理研究和时间序列计量经济学等多个领域。课程内容丰富，涵盖了从理论到实践的全方位知识。年限与学费 𐟒𐊦•𔤸ꨯ𞧨‹需要4年时间，而且学费全免！是的，你没听错，完全免费！不过，为了申请这个项目，你需要有一定的资金支持，毕竟还有一些其他的费用需要考虑。入学要求 𐟓‹ 想要申请这个项目，你需要满足以下条件：持有经济学、工商管理或商业智能领域的理学硕士（MSc）或类似学位。平均绩点至少达到B（4），五分制（A=5，B=4，C=3，D=2，E=1）。硕士学位包括论文工作，至少15至30学分。雅思成绩至少6.5或托福9。在某些情况下，可能需要GMAT或GRE考试，我们会提前通知你。注意：MBA学位不符合入学要求。助学金与奖学金 𐟏… 如果你需要资金支持，可以考虑申请1000欧元的Studyportals助学金。此外，还有两个奖学金机会： ACE奖学金：约3500美元 ServiceScape奖学金：约1000美元就业前景 𐟌 BI挪威商学院的金融博士学位为你未来的职业生涯打下了坚实的基础。毕业生可以在一流的大学、研究型国际和国家组织以及行业中找到工作。挪威的本地实习项目包括挪威经济学院、金融监管局和Storebrand资产管理公司。写在最后 𐟓 如果你对金融学感兴趣，BI挪威商学院绝对是一个不错的选择。希望这篇攻略能帮到你，祝你申请顺利！

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